## IMPLEMENTASI DECISION SUPPORT SYSTEM
PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK PT. DITRA MANUNGGAL JAYA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS & SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Togar Claudio Mangaratua 1) , Ady Widjaja 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : togar.claudio@gmail.com 1) , ady_wi68@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Pemilihan  karyawan  terbaik  dilakukan  divisi  Personalia  PT.  Ditra  Manunggal  Jaya  terhadap  seluruh karyawannya setiap satu tahun sekali untuk menentukan karyawan-karyawan terbaiknya melalui penilaian secara subjektif, dan objektif. Masalah yang dihadapi sebagai ketika melakukan rekap data dari form penilaian yang diisi oleh masing-masing kepala divisi membutuhkan waktu yang cukup lama, kemudian belum menggunakan metode pembobotan penilaian kriteria. Sehingga, diperlukan sistem yang mampu melakukan perhitungan dengan metode yang  menyesuaikan  dengan  kebutuhan  organisasi  dan  berdasarkan  identifikasi  masalah  tersebut.  Tujuan dibuatnya  Sistem  Pendukung  Keputusan  (decision  support  system)  untuk  pemilihan  karyawan  terbaik  bisa dilakukan lebih cepat dengan menggunakan metode perhitungan, dan juga  mengurangi resiko kesalahan yang bisa terjadi, sehingga diharapkan hasil perhitungan yang tepat yang bisa membantu pengambilan keputusan lebih baik. Sistem ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot dari masing- masing  kriteria  yang  ditentukan,  dan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  untuk  menentukan  bobot  dari setiap alternatif, yaitu seluruh karyawan, terhadap masing-masing kriteria yang memiliki bobot, yang kemudian akan menghasilkan nilai, terbesar hingga yang terkecil setiap karyawan.
Kata kunci: Sistem Penunjang Keputusan, AHP, SAW, Karyawan Terbaik

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Ditra  Manunggal  Jaya  yang  disingkat PT.DMJ  merupakan  salah  satu  perusahaan  swasta yang  berdiri  sejak  tahun  1981.  Kegiatan  produksi bersifat manufaktur berbagai produk consumer good seperti  garam  konsumsi,  minyak  goreng,  gula konsumer  dan  lain  sebagainya.  Berkantor  di  Jalan Wijaya 1  No 22 Kebayoran Baru, Jakarta Pusat dan mempunyai 5 kantor lain di wilayah Gresik, Sidoarjo, Pekanbaru dan Sumbawa Besar.
Pada  setiap  akhir  tahun,  PT.  Ditra  Manunggal Jaya  melakukan  proses  penilaian  kinerja  masing- masing  karyawan.  Hasil  penilaian  kinerja  tersebut menjadi  dasar  untuk  mengetahui  performa  kerja karyawan  sepanjang  tahun,  sehingga  menjadi pertimbangan pemberian bonus akhir tahun. Saat ini proses  penilaian  masih  dilakukan  secara  manual dengan  menggunakan  form  penilaian,  sehingga membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  melakukan proses perhitungan hasil penilaian. Selain itu masing- masing  kriteria  saat  ini  tidak  memiliki  bobot, sehingga tidak mempengaruhi hasil penilaian.
Masalah  yang  dihadapi  ketika  melalukan pemilihan  karyawan  terbaik  ialah  masih  ada kemungkinan  perolehan  hasil  akhir  antar  karyawan yang  mendapatkan  nilai  yang  sama.  Sehingga, pengambilan  keputusan  pemilihan  antar  karyawan menjadi lebih lama  karena diperlukan pertimbangan kembali.
Berdasarkan analisa tersebut, diperlukan pengunaan  metode  perhitungan  yang  tepat,  sesuai dengan  kebutuhan  organisasi  dan  proses  bisnis.
Dengan  menggunakan  metode  perhitungan,  maka diharapkan  menghasilkan  penilaian  berbobot  yang bisa  diukur  berdasarkan  spesikasi  kriteria-kriteria yang ditentukan. Kemudian dari hasil-hasil tersebut, diharapkan pengambilan keputusan bisa lebih tepat.
Maka  pada  penelitian  ini,  diusulkan  sistem penilaian  kinerja  menggunakan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  dengan Simple  Additive Weighting (SAW)  bisa  digunakan.  Metode  AHP digunakan untuk pembobotan masing-masing kriteria yang  telah  ditetapkan  oleh  perusahaan.  Dengan melakukan  analisa  AHP,  dapat  diketahui  kriteria mana yang memiliki prioritas terbesar. Dengan hasil dari AHP, sistem melakukan penilaian kinerja dengan menggunakan rumusan dari metode SAW, sehingga didapatkan ranking kinerja karyawan terbaik  hingga terendah.
Tujuan dibuatnya sistem usulan ini supaya dapat mempermudah  kerja  kepala  divisi  Personalia  untuk memberikan  laporan  hasil  penilaian  kinerja  kepada pihak  pimpinan  perusahaan  sehingga  dapat  segera ditentukan  besaran  nilai  bonus  masing-masing karyawan.
Menurut  Turban  dan  Aronson  [1], Decision Support System (DSS) yang dalam bahasa Indonesia yaitu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan  sistem  yang  ditujukan  agar  mendukung pengambil  keputusan  manajerial  didalam  situasi keputusan  semiterstruktur  dan  terstruktur.  SPK berguna  untuk  tambahan  maupun  pendukung  bagi pembuat keputusan, mampu memperluas pengetahuan  dan  kemungkinan,  namun  tidak
menggantikan  penilaian.  Sistem  ini  ditujukan  untuk keputusan  yang  membutuhkan  penilaian  dan keputusan  yang  dapat  diolah  dengan  algoritma  atau secara teknis.
Perkembangan metode AHP oleh Thomas Saaty pada  tahun  1970-an  dalam  menghadapi  masalah perencanaan militer Amerika Serikat untuk menghadapi berbagai pilihan ( contingency planning ) [2].  AHP  adalah  sistem  pembuat  keputusan  melalui menggunakan  model  matematis [3]. Pada umumnya AHP digunakan bertujuan untuk menyusun prioritas dari  sekian  banyak  alternatif  yang  ada  dan  pilihan- pilihan  tersebut  bersifat  kompleks,  dan  multikriteria [4].
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  dengan AHP  terdapat  prinsip  yang  harus  dipahami, diantaranya adalah [5]:
Sistem  yang kompleks  mampu dipahami dengan memecahnya ke  elemen  elemen  pendukung, menyusun elemen dengan hirarki, dan menggabungkannya atau mensistesisnya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 1:

## Gambar 1. Struktur Hirarki AHP

## 1. Penilaian kriteria dan alternatif
Kriteria  dan  alternatif  dikerjakan  dengan perbandingan  berpasangan.  Untuk  macam  macam persoalan, skala 1 sampai 9 ialah skala terbaik untuk mengekspresikan  pendapat.  Nilai  beserta  definisi pendapat  kualitatif  dari  skala  perbandingan  Saaty dapat dilihat pada Tabel 1 [6]:

## Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan
Pengisian  nilai  tabel  perbandingan  berpasangan dilakukan  dengan  kebijakan  pembuat  keputusan dengan  memperhatikan  tingkat  kepentingan  antar satu  elemen  dengan  elemen  lainnya.  Proses perbandingan berpasangan, dimulai dari perbandingan kriteria misalnya A1, A2 dan A3. Maka susunan  elemen-elemen  yang  dibandingkan  tersebut akan terlihat seperti pada tabel 2 di bawah ini:

## Tabel 2. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan
Untuk menentukan nilai kepentingan relatif antar elemen memakai skala bilangan dari 1 sampai 9 yang dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Apabila  suatu  elemen dibandingkan  dengan  element  itu  sendiri  maka diberikan nilai 1. Jika elemen i diperbandikan dengan elemen  j  memperoleh  nilai  tertentu,  maka  elemen  j diperbandingkan dengan elemen i adalah kebalikannya.
Pengujian konsistensi dilakukan kepada perbandingan  antar  elemen  yang  diperoleh  dari  tiap tingkat  hirarki.  Untuk  melakukan  perhitungan  ini memerlukan bantuan tabel Random Index (RI) yang nilainya  untuk  masing  masing  ordo  matriks  dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Tabel Nilai Random Index
2. Synthesis of Priority (Penentuan Prioritas)
Setiap  kriteria  dan  alternatif,  perlu  melakukan perbandingan berpasangan ( Pairwise Comparisons ). Nilai-nilai perbandingan relatif dari  semua alternatif kriteria  dapat  disesuaikan  dengan judgement yang telah  ditentukan  untuk  memperoleh  bobot  dan prioritas.  Bobot  atau  prioritas  dihitung  bersama manipulasi  matriks  atau  melalui  penyelesaian persamaan matematika.
3. Logical Consistency (Konsistensi Logis)
Konsistensi mempunyai dua arti, pertama, objek- objek yang sama mampu dikumpulkan sesuai dengan kesamaan dan relevansi. Kedua, berhubungan tingkat hubungan  antar  objek  yang  didasari  pada  kriteria tertentu.  Penggunaan  metode  AHP  biasa  digunakan untuk  permasalahan  pemilihan  alternatif  yang memiliki multikriteria. Setiap kriteria dan sub kriteria memiliki bobot, sebagai acuan prioritas perbandingan antar kriteria atau sub kriteria.
Pengujian model AHP dilakukan menggunakan cara  menghitung  nilai Consistency  Index (CI)  juga nilai Consistency Ratio (CR)

## 1. Perhitungan Consistency Index (CI)
Pengukuran  ini  bertujuan  agar  dapat  diperoleh konsistensi  jawaban  yang  akan  mempengaruhi kepada kesahan hasil. Rumus CI adalah:
𝜆 max− 𝑛 𝐶𝐼 = 𝑛 − 1 CI   = Rasio penyimpangan (deviasi) konsistensi
(consistency index)
𝜆 max = Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n 𝑛 = orde matriks
Untuk  mengetahui  CI  dengan  besaran  tertentu telah  cukup  baik  atau  tidak,  maka  diperlukan
mengetahu Consistency Ratio (CR), yaitu apabila jika CR ≈ 0,1 merupakan yang dianggap baik.
2. Perhitungan Consistency Ratio (CR)
Menurut Marimin dan Maghfiroh [7], Consistency  Ratio adalah  parameter  yang  dipakai untuk  memeriksa  perbandingan  berpasangan  sudah dilakukan dengan konsekuen  ataukah tidak.  Rumus CR adalah:
CI CR = RI
CI = Rasio penyimpangan (deviasi) konsistensi (consistency index) CR   = Rasio konsistensi RI    = Index Random Nilai Random  Index (RI)  yang  digunakan mengikuti  dengan  banyaknya  ordo  matriks  yang dapat dilihat seperti pada tabel 3.

## 2.3  Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) sering  juga  dikenal  dengan  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  ialah menemukan  penjumlahan  terbobot  berdasarkan rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  di  setiap  atribut [8]  [9].  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  sebuah  skala yang  mampu  dibandingkan  terhadap  semua  rating alternatif  yang  ada.  Metode  ini  adalah  metode  yang paling  terkenal  dan  paling  sering  dipakai  didalam menghadapi  situasi Multiple  Attribute  Decision Making (MADM).
MADM  itu  sendiri  adalah  suatu  metode  yang dipakai  untuk  menemukan  alternatif  optimal  dari beberapa  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Metode SAW ini mewajibkan pengambil keputusan menentukan bobot bagi masing masing atribut. Skor total  untuk  alternatif  diperoleh  dengan  mentotalkan seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  (yang  dapat dibandingkan lintas atribut) beserta bobot tiap atribut. Langkah-langkah dari metode SAW adalah:
1. Menetapkan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj.
2. Menetapkan nilai bobot pada setiap kriteria.
Tabel 4. Nilai Bobot Untuk Setiap Kriteria
3. Menetapkan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria.
4. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Cj),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut biaya)  sehingga diperoleh  matriks ternormalisasi R.
5. Hasil akhir didapatkan melalui proses perankingan yang merupakan total dari perkalian matriks  ternormalisasi  R  dengan  vector  bobot sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih untuk alternatif terbaik (A) sebagai solusi [5].
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah:
rij       = rating kinerja ternormalisasi Maxij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij     = baris dan kolom dari matriks Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj ; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
Vi  = Rank untuk setiap alternatif wj  = Nilai bobot dari setiap kriteria rij  = Nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi dengan nilai lebih besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai  lebih  terpilih [10].

## 2.4  Studi Literatur
Studi  Literatur  Penelitian  terkait  dengan penetuan  karyawan  terbaik  telah  banyak  dilakukan, beberapa  diantaranya  menggunakan  metode  SAW (Setiawan dkk, 2018) objek penelitian oleh Setiawan dkk  adalah  karyawan  pada  PT  FORTECH INDOTAMA, metode AHP (Rakasiwi, & Wahyuning, 2014) objek penelitian oleh Rakasiwi, & Wahyuning  adalah  karyawan  pada  perusahaan  PT. Telkom Regional Division IV Semarang, dan metode FMADM SAW (Maya, & Rachmawati, 2014) objek penelitian  oleh  Maya,  &  Rachmawati  adalah karyawan pada perusahaan PT. PERTAMINA RU II DUMAI.
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Metode Penelitian Metodologi pembangunan sistem yang dilakukan dalam ini adalah System Development Life Cycle (SDLC). SDLC merupakan metode pendekatan yang  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  merancang sistem melalui beberapa tahap yang diidentifikasikan
secara  spesifik  agar  sistem  mampu  dikembangkan dengan baik. Siklus dalam SDLC ini dibagi menjadi tujuh  tahap.  Meskipun  masing-masing  tahap ditampilkan  secara  terpisah,  namun  kesemuanya merupakan  tahapan  yang  terorganisir.  Tahapan pembangunan  sistem  dengan  SDLC  dapat  dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Tujuh Tahap Pengembangan Sistem
1. Mengidentifikasi masalah, peluang, dan tujuan Langkah awal sebelum melakukan pengembangan  sistem  adalah  mengidentifikasi masalah  dengan  melakukan  pengumpulan  data-data dengan cara berikut ini.
a. Observasi
b. Wawancara
c. Studi Data dan Dokumentasi
2. Menentukan syarat-syarat informasi
Penentuan  data-data  yang  digunakan  sebagai acuan untuk melakukan pengembangan sistem. Data- data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah sebagai berikut a. Data karyawan b. Data divisi kerja
c. Data hadir karyawan
d. Data kriteria penilaian
3. Menganalisis kebutuhan sistem
Penentuan  fitur-fitur  yang  diperlukan  di  sistem usulan adalah sebagai berikut ini
1. Mengelola data karyawan
2. Mengelola data kriteria dan sub kriteria
3. Proses analisa bobot kriteria dengan metode AHP
4. Proses  analisa  penilaian  kinerja  dengan  metode SAW
5. Laporan ranking hasil penilaian kinerja
4. Merancang sistem yang direkomendasikan 1. Tahap Analisa Sistem Adapun tahapan – tahapan pada analisa sistem antara lain:
a. Activity Diagram
b. Use case Diagram
c. Use case Description
d. Entity Relationship Diagram
2. Tahap Perancangan Sistem
Adapun  tahapan  –  tahapan  pada  rancangan sistem antara lain
a. Logical Record Structure
b. Relasi
c. Spesifikasi basis data
5. Mengembangkan dan mendokumentasikan
perangkat lunak
Melakukan pengembangan program dengan tools yang  digunakan  kemudian  tahap  dokumentasai adalah  memaparkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan dari tahap awal hingga akhir dan diimplementasikan kedalam  bentuk  skripsi  sebagai  salah  satu  syarat kelulusan mahasiswa program sarjana jenjang Strata satu.
6. Menguji dan mempertahankan system Hasil  sistem  usulkan  diuji  dengan  menggunakan metode Blackbox  Testing ,  agar  dapat  mengetahui kesesuaian  antara  kebutuhan-kebutuhan  sistem dengan hasil sistem yang ada.
7. Mengimplementasikan dan mengevaluasi system Tahap  ini  tidak  dilakukan  pada  penelitian  ini, karena  penelitian  ini  bersifat  untuk  kebutuhan kegiatan pendidikan.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Masalah
Gambar 3 adalah fishbone diagram untuk menganalisa masalah penentuan karyawan terbaik.

## Gambar 3. Fishbone Diagram
Dalam  menganalisa  masalah  pada  penentuan karyawan  terbaik,  penulis  menggunakan fishbone diagram untuk menganalisis masalah yang disajikan pada gambar 3. Masalah yang ada didalam penentuan karyawan  terbaik  adalah  sulitnya  menentukan karyawan  terbaik,  ada  4  kategori  masalah  dalam menentukan  karyawan  terbaik  yaitu  metode,  proses, manusia,  dan  prosedur.    Dalam  kategori  masalah metode  masih  belum  belum  menggunakan  metode yang  tepat  dalam  pehitungan  nilai.  Dalam  kategori masalah  proses,  perhitungan  dan  pengolahan  data sering  terjadi  kesalahan  kemudian  waktu  proses pengolahan  data  pada  setiap  kriteria  yang  lama
membuat salah dalam menentukan karyawan terbaik. Dalam  kategori  masalah  manusia  adalah  hasil perhitungan dari karyawan terbaik seringkali kurang tepat,  sehingga  karyawan  yang  terpilih  bukanlah karyawan  terbaik,  dan  tidak  memiliki system yang melakukan  proses  perhitungan  karyawan  terbaik untuk  menampung  data  dan  mengolah  datanya. Dalam  kategori  masalah  prosedur,  tidak  ada  nya pemberian  surat  peringatan  untuk  karyawan  yang berperforma  rendah,  dan  surat reward  bonus untuk karyawan  yang  berperforma  tinggi,  juga  karena belum adanya system yang mengelola hal tersebut.

## 3.2 Proses Bisnis
Analisa  proses  bertujuan  untuk  mengetahui proses  yang  terjadi  pada  PT.  Ditra  Manunggal  Jaya dalam  mencari  karyawan  terbaik,  analisa  proses  ini bisa  dilihat  dari Activity  Diagram sistem  berjalan seperti pada gambar 4:
Gambar 4. Activity Diagram Penenentuan Karyawan Terbaik

## 3.3 Model Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Penetapan  kriteria  diperoleh  dari  kriteria  yang ada  di  PT.  Ditra  Manunggal  Jaya.  Gambar  4.4 menampilkan  struktur  hirarki  permasalahan  yang mau  diteliti  yaitu  penentuan  karyawan  terbaik berdasarkan beberapa kriteria.
Gambar 5. Struktur Hirarki Penentuan Karyawan Terbaik
1. Identifikasi Goal
Goal atau tujuan hirarki yang terdapat di gambar 5 adalah penentuan karyawan terbaik pada PT. Ditra Manunggal Jaya. Berdasarkan kriteria yang ada maka akan dilakukan perbandingan berpasangan ( pair wise comparison )  antara  elemen-elemennya.  Sehingga akan  didapatkan  bobot  untuk  setiap  kriteria. Kemudian  melakukan  perhitungan  terhadap  masing masing  alternatif  dengan  kriteria  masing-masing yang  dilakukan  dengan  metode Simple  Additive Weighting (SAW).  Sehingga  hasil  yang  diperoleh nanti adalah peringkat dari nilai alternatif. 2. Identifikasi Kriteria Berikut ini adalah kriteria yang digunakan sebagai dasar penilaian pada PT. Ditra Manunggal Jaya:
a. Attitude :  sikap  perilaku  karyawan  didalam lingkungan kerja perusahaan.
b. Attendance : tingkat kehadiran karyawan dalam bekerja.
c. Communication Skills : kemampuan komunikasi karyawan didalam lingkungan kerja perusahaan.
d. Job Knowledge : tingkat pengetahuan karyawan terhadap tugas dan tanggung jawab.
e. Productivity :  tingkat  produktivitas  karyawan dalam menyelesaikan pekerjaan.
f. Technical  Skills :  tingkat  kemampuan  teknis karyawan didalam menyelesaikan pekerjaan.
g. Cooperation :  tingkat  kerjasama  karyawan dengan sesame rekan sekerja di perusahaan.
h. Work  Relations :  tingkat  hubungan  yang  baik karyawan  dengan  sesama  rekan  sekerja  di perusahaan.
3. Nilai Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria Nilai perbandingan kepentingan antar kriteria ini yang  menentukan  adalah  kepala  divisi  yang melakukan proses perhitungan dan penilaian kinerja karyawan  dalam  penentuan  karyawan  terbaik  pada PT. Ditra Manunggal Jaya.
4. Identifikasi Alternatif
Data  alternatif  berasal  dari  karyawan  PT.  Ditra Manunggal  Jaya.yang  dipilih  berdasarkan  kriteria yang telah ditentukan.
3.4 Pengolahan Data

## 1. Kriteria dalam Penentuan Karyawan Terbaik
Berdasarkan  hasil  wawancara,  kriteria  yang digunakan sebagai dasar penentuan karyawan terbaik pada  PT.  Ditra  Manunggal  Jaya  terbagi  menjadi delapan,  yaitu Attitude, Attendance, Communication Skills, Job Knowledge, Productivity, Technical Skills, Cooperation, dan Work Relations . Nilai perbandingan kepentingan antar kriteria:
1. Attitude 7  (tujuh)  kali  lebih  penting  dari  seluruh kriteria.
2. Attendance 5  (lima)  kali  lebih  penting  dari Communication Skills, Job Knowledge, Productivity,  Technical  Skills,  Cooperation ,  dan Work Relations . 3. Job  Knowledge 1  (satu)  sama  penting  dengan Technical  Skills,  Communication  Skills, dan Cooperation .
4. Job  Knowledge 2  (dua)  kali  lebih  penting  dari Work Relations .
5. Technical  Skills 1  (satu)  sama  penting  dengan
Communication Skills, Cooperation,
Productivity , dan Work Relations.
6. Communication Skills 5 (lima) kali lebih penting dari Cooperation, Productivity , dan Cooperation . 7. Cooperation 1  (satu)  sama  penting  dengan Productivity, dan Work Relations .
8. Productivity 1 (satu) sama penting dengan Work Relations .
9. Productivity 2  (dua)  kali  lebih  penting  dari Job Knowledge .

## 2. Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria
Dengan  dasar  kuesioner  yang  telah  diajukan terhadap  responden  maka  diperoleh  tabel  matriks perbandingan terhadap kriteria yang ada pada tabel 5:
Tabel 5. Nilai bobot untuk setiap kriteria

## Langkah 1
Hitung  setiap  perbandingan  antar  kriteria, kemudian ubah hasilnya ke angka desimal.
Tabel 6. Hasil Hitung Matriks Perbandingan antar Kriteria

## Langkah 2
Jumlahkan setiap kolom. Contoh: Attendance :  7.000  +  1.000  +  0.200  +  0.200  + 0.200 + 0.200 + 0.200 + 0.200 = 9.200
Tabel 7. Hasil Penjumlahan Kolom Matriks Perbandingan antar Kriteria

## Langkah 3
Normalisasi matriks seperti pada tabel 6, dengan cara  membagi  setiap  angka  dengan  hasil penjumlahan  tiap  kolom  seperti  pada  tabel  7. Contoh: Job Knowledge
Tabel 8. Hasil Normalisasi Matriks Perbandingan antar Kriteria

## Langkah 4
Jumlahkan setiap baris matriks hasil normalisasi. Kemudian  bagi  dengan  banyaknya  kriteria, seperti  disini  adalah  8  kriteria.  Maka,  hasilnya akan  menjadi  nilai  bobot  setiap  kriteria.  Lalu jumlahkan  seluruhnya,  dan  hasil  nya harus  1 . Contoh: Technical Skills (a) 0.071 + 0.022 + 0.054 + 0.056 + 0.064 + 0.045 + 0.047 + 0.043 = 0.402 (b) 0.402 / 8 = 0.050

## Tabel 9 Hasil Bobot Kriteria
3. Pengujian Metode  Analytical  Hierarcy  Process
(AHP)
Pengujian  metode  AHP  dilakukan  dengan melakukan perhitungan nilai Consistency Index (CI) dan nilai Consistency Ratio (CR).

## Langkah 1
Kalikan  angka  di  Matriks  Perbandingan  antar Kriteria seperti pada tabel 6 dengan bobot kriteria nya masing masing seperti pada tabel 9.
Contoh: Bobot Kriteria Attitude = 0.428
Kolom Kriteria Attitude = KRITERIA Attitude Attendance Job Knowledge Technical Skills Communication Skills Cooperation Productivity Work Relations Attitude 1/1 7/1 7/1 7/1 7/1 7/1 7/1 7/1
Attendance 1/7 1/1 5/1 5/1 5/1 5/1 5/1 5/1
Job Knowledge 1/7 1/5 1/1 1/1 1/1 1/1 1/2 2/1
Technical Skills 1/7 1/5 1/1 1/1 1/1 1/1 1/1 1/1
Communication Skills 1/7 1/5 1/1 1/1 1/1 5/1 5/1 5/1 Cooperation 1/7 1/5 1/1 1/1 1/5 1/1 1/1 1/1
Productivity 1/7 1/5 2/1 1/1 1/5 1/1 1/1 1/1
Work Relations 1/7 1/5 1/2 1/1 1/5 1/1 1/1 1/1 KRITERIA Attitude Attendance Job Knowledge Technical Skills Communication Skills Cooperation Productivity Work Relations Attitude 1.000 7.000 7.000 7.000 7.000 7.000 7.000 7.000 Attendance 0.143 1.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 5.000 Job Knowledge 0.143 0.200 1.000 1.000 1.000 1.000 0.500 2.000 Technical Skills 0.143 0.200 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Communication Skills 0.143 0.200 1.000 1.000 1.000 5.000 5.000 5.000 Cooperation 0.143 0.200 1.000 1.000 0.200 1.000 1.000 1.000 Productivity 0.143 0.200 2.000 1.000 0.200
1.000 1.000 1.000 Work Relations 0.143 0.200 0.500 1.000 0.200
1.000 1.000 1.000
KRITERIA Attitude Attendance Job Knowledge Technical Skills Communication Skills Cooperation Productivity Work Relations TOTAL KOLOM 2.000 9.200 18.500 18.000 15.600 22.000 21.500 23.000
KRITERIA Attitude Attendance Job Knowledge Technical Skills Communication Skills Cooperation Productivity Work Relations Attitude 0.500 0.761 0.378 0.389 0.449 0.318 0.326 0.304 Attendance 0.071 0.109 0.270 0.278 0.321 0.227 0.233 0.217 Job Knowledge 0.071 0.022 0.054 0.056 0.064 0.045 0.023 0.087 Technical Skills 0.071 0.022 0.054 0.056 0.064 0.045 0.047 0.043 Communication Skills 0.071 0.022 0.054 0.056 0.064 0.227 0.233 0.217 Cooperation 0.071 0.022 0.054 0.056 0.013 0.045 0.047 0.043 Productivity 0.071 0.022 0.108 0.056 0.013 0.045 0.047 0.043 Work Relations 0.071 0.022 0.027 0.056 0.013 0.045 0.047 0.043

## Tabel 10. Hasil Perkalian Matriks Perbandingan antar Kriteria dengan Bobot Kriteria

## Langkah 2
Jumlahkan  seluruh  baris  pada  matriks  hasil perkalian  seperti  pada  tabel  10.  Maka  akan menghasilkan  Weighted  Sum.  Contoh: Work Relations 0.061 + 0.043 + 0.026 + 0.050 + 0.024 + 0.044 + 0.051 + 0.041 = 0.340
Tabel 11 Weighted Sum

## Langkah 3
Bagi  hasil weighted  sum dengan  nilai  bobot masing masing kriteria. Contoh: Communication Skills = 1.001/0.118 = 8.478 Tabel 12 Hasil Pembagian Weighted Sum dengan Bobot Kriteria

## Langkah 4
Jumlahkan  seluruh  hasil  bagi  seperti  pada  tabel 12.  Kemudian  bagi  dengan  banyak  nya  kriteria, seperti  disini  8  kriteria.  Maka  akan  didapatkan Eigen Max . Tabel 13. Penjumlahan Hasil Bagi
Maka, Eigen Max = 71.526 / 8 = 8.941 Langkah 5 Setelah Eigen Max
didapatkan, hitung
Consistency Index Eigen max = Nilai Eigen Max n
= banyaknya kriteria
Maka, C.I = (8.941 – 8) / (8 – 1) = 0.941 / 7 = 0.134
Langkah 6
Setelah Consistency  Index didapatkan,  hitung Consistency Ratio
CI = Consistency Index RI = Random Index Dengan banyak kriteria 8, maka RI = 1.41 (lihat tabel 3) Maka, CR = 0.134 / 1.41 = 0.095
Dari  hasil  perhitungan  maka  diperolehlah  nilai CR  yaitu  sebesar  0.095.  Penilaian  perbandingan dianggap konsisten jika nilai CR tidak lebih besar dari  0.10.  Sehingga  penilaian  perbandingan kriteria penentuan karyawan terbaik di PT. Ditra Manunggal Jaya tidak perlu dilakukan perhitungan ulang. 3.5 Model  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)
1. Kriteria yang Dibutuhkan
Pada  tabel  14  merupakan  kriteria  yang dibutuhkan  PT.  Ditra  Manunggal  Jaya  untuk pengambilan  keputusan  pemilihan  karyawan terbaik.
Tabel 14 Penjumlahan Hasil Bagi

## 2. Bobot Kriteria
Berdasarkan  perhitungan  antar  kriteria  dengan memakai  metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP),  pada  tabel  15  adalah  hasil  dari  perhitungan bobot  kriteria  yang  konsisten  dan  ditentukan.  Total bobot, jika dijumlahkan tidak boleh lebih dari 100%.

## Tabel 15. Persentase Bobot Kriteria

## 3. Matriks Normalisasi
Sebelum  memperoleh  matriks  normalisasi, perlu mengetahui nilai masing-masing alternatif yang diperoleh  dari  perjumlahan  nilai  kriteria  yang disajikan pada Tabel 16.
Tabel 16. Nilai Alternatif
Pertama melakukan normalisasi menjadi matriks  untuk  perhitungan  nilai  setiap  kriteria, perhitungan apakah berdasar kriteria keuntungan atau kriteria biaya melalui persamaan sebagai berikut:
(1) Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
(2) Jika j adalah atribut biaya ( cost ) R ij = nilai rating kinerja ternormalisasi X ij =  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria Maxi X ij = nilai terbesar aternatif dari setiap kriteria i Min i X ij = nilai terkecil alternatif dari setiap kriteria i Benefit = jika nilai semakin besar semakin baik Cost = jika nilai semakin kecil semakin baik

## 4. Hasil Nilai Alternatif
Kemudian  lakukan  perhitungan  terhadap matriks  normalisasi  yang  sudah  diperoleh  masing masing  kriteria  sebelumnya  untuk  mendapatkan alternatif  terbaik.  Tabel  nilai  matriks  normalisasi disajikan pada tabel 17.
Tabel 17. Nilai Matriks Normalisasi
a. Mona Fronita
b. Farah Devi Andriani
c. Nasir Soedirman
d. Arieyanti Dwi Astuti
e. Hario Laskito Ardi
Dari perhitungan diatas, dapat disimpulkan bahwa alternatif  yang  terpilih  sebagai  karyawan  terbaik adalah Nasir Soedirman dengan perolehan nilai akhir 0.905.

## 3.6 Identifikasi Kebutuhan
Hasil analisa yang didapat dalam bentuk uraian masalah yang akan dikaitan dengan pengolahan data kriteria, data karyawan, kebutuhan sistem penunjang keputusan  untuk  perbaikan  yang  diinginkan.  Segala sesuatu yang berkaitan dengan kebutuhan-kebutuhan yang  diuraikan  adalah  kebutuhan  sistem  yang  ingin dicapai.
1. Kebutuhan: Data Karyawan Masalah: Tidak adanya pencatatan data karyawan sebagai  karyawan  yang  akan  dipilih  sebagai karyawan terbaik.
Usulan: Menyediakan informasi pokok mengenai data karyawan sebagai masukan sistem.
2. Kebutuhan: Data Kriteria Masalah:  Tidak  adanya  pencatatan  data  kriteria yang  diperlukan  untuk  mengetahui  data  kriteria yang digunakan untuk memilih karyawan terbaik. Usulan: Menyediakan informasi kriteria penilaian sebagai masukan sistem.
3. Kebutuhan: Penilaian Kriteria Masalah: Tidak adanya pencatatan data Penilaian masing  masing  karyawan  yang diperlukan  untuk memudahkan  melihat  informasi  mengenai  nilai karyawan.
Usulan:  Menyediakan  informasi  mengenai  entry nilai karyawan sebagai masukan sistem.
4. Kebutuhan: Bobot Kriteria (Analisa AHP) Masalah:  Tidak  adanya  nilai  bobot  untuk  setiap kriteria dalam menentukan karyawan terbaik. Usulan: Menyediakan perhitungan untuk memperoleh nilai bobot untuk setiap kriteria.
5. Kebutuhan: Analisa SAW
Masalah:  Tidak  adanya  metode  penilaian karyawan yang tepat. No Alternatif Kriteria K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7  K8 1.  Mona Fronita 60  100 80 60 80 60 60 40 2.  Farah Devi Andriani 60 80 80 80 60 80 80 60 3.  Nasir Soedirman 80 80 60 80 60 100 60 60 4.  Arieyanti Dwi Astuti 20 20 20 20 20 80 20 60 5.  Hario Laskito Ardi 40 40 40 60 60 40 40 40
No
Alternatif Kriteria K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7  K8 1.  Mona Fronita 0.75  1.00  1.00  0.75  1.00  0.60  0.75  0.67 2.  Farah Devi Andriani 0.75  0.80  1.00  1.00  0.75  0.80  1.00  1.00 3.  Nasir Soedirman 1.00  0.80  0.75  1.00  0.75  1.00  0.75  1.00 4.  Arieyanti Dwi Astuti 0.25  0.20  0.25  0.25  0.25  0.80  0.25  1.00 5.  Hario Laskito Ardi 0.50  0.40  0.50  0.75  0.75  0.40  0.50  0.67
Usulan: Menyediakan perhitungan untuk memperoleh nilai akhir masing-masing karyawan.
6. Kebutuhan: Laporan Nilai Keseluruhan
Masalah:  Tidak  adanya  laporan  mengenai perolehan nilai setiap kriteria dari masing-masing karyawan
Usulan: Menyediakan Laporan Nilai Keseluruhan sehingga dapat diketahui oleh Kepala Personalia mengenai nilai dari keseluruhan karyawan.

## 3.7 Use Case Diagram
Didalam  perancangan  sistem  usulan  ini, use case diagram membantu menjelasakan fungsi fungsi didalam sistem dengan aktor nya. Use case Diagram Package Input dapat dilihat di gambar 6.
Gambar 6. Use case Diagram Package Input
Use case Diagram Package Process dapat dilihat di gambar 7.
Gambar 7. Use case Diagram Package Process
Use  case  Diagram  Package  Output dapat  dilihat  di gambar 8.
Gambar 8. Use case Diagram Package Output

## 3.8 Entity Relationship Diagram (ERD)
Model  ini  dirancang  untuk  pengembangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik pada PT. Ditra Manunggal Jaya. Model basis data  ini  menggunakan Entity  Relationship  Diagram yang disajikan pada gambar 9.

## 3.9 Perancangan Sistem
Struktur  menu  pada  sistem  bisa  dilihat  pada gambar 10
Gambar 10. Struktur Menu
a. Rancangan Layar Data Karyawan
Pada layar ini, user dapat melihat, merubah, dan menghapus  data  karyawan.  Rancangan  layar  dapat dilihat pada gambar 11.

## b. Rancangan Layar Daftar Kriteria
Pada layar ini, user dapat melihat, merubah, dan menghapus  data  kriteria  yang  digunakan  dalam penilaian. Rancangan layar dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Rancangan Layar Daftar Kriteria
c. Rancangan Layar Bobot Kriteria (AHP)
Pada  layar  ini, user dapat  melakukan  proses perhitungan AHP. Rancangan layar dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Rancangan Layar Bobot Kriteria (AHP)
d. Rancangan  Layar  Hasil  Analisa  Bobot Kriteria (AHP)
Pada  layar  ini, user dapat  melihat  hasil perhitungan  analisa  AHP.  Rancangan  layar  dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar 14. Rancangan Layar Hasil Analisa Bobot Kriteria
(AHP)
e. Rancangan Layar Peniliaian Kriteria Karyawan (SAW)
Pada  layar  ini, user dapat  melakukan  proses perhitungan  SAW.  Rancangan  layar  dapat  dilihat pada gambar 15.
Gambar 15. Rancangan Layar Peniliaian Kriteria Karyawan (SAW)
f. Rancangan  Layar  Hasil  Penilaian  Akhir Karyawan (SAW) Pada  layar  ini, user dapat  melihat  hasil perhitungan  analisa  SAW.  Rancangan  layar  dapat dilihat pada gambar 16.
Gambar 16. Rancangan Layar Hasil Penilaian Akhir Karyawan (SAW)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan di PT.  Ditra  Manunggal  Jaya,  maka  didapatkan kesimpulan yang bisa diambil, yaitu:
1.  Dengan  menggunakan  perhitungan  Metode  AHP, maka  setiap  kriteria  penilaian  memiliki  nilai  bobot, diurutkan  dari  yang  terbesar  hingga  yang  terkecil, yaitu  untuk  kriteria Attitude mendapat  nilai  bobot sebesar  0,428.  Kriteria Attendance mendapat  nilai bobot  sebesar  0,216.  Kriteria Communication  Skills mendapat  nilai  bobot  sebesar  0,118.  Kriteria Job Knowledge mendapat  nilai  bobot  sebesar  0,053. Kriteria Productivity mendapat  nilai  bobot  sebesar 0.051. Kriteria Technical Skills mendapat nilai bobot sebesar  0,050.  Kriteria Cooperation mendapat  nilai bobot 0,044. Dan, kriteria Work Relations mendapat nilai bobot 0,041.
2.  Dengan  menggunakan  sistem  yang  mampu melakukan  perhitungan  dengan  metode  AHP  dan SAW,  penilaian  terhadap  karyawan  bisa  lebih objektif  dengan  didukung  metode  perhitungan  yang memiliki bobot kriteria, serta mengurangi kemungkinan  didapatkan  peroleh  nilai  akhir  yang sama antar karyawan.
3. Dengan adanya sistem yang dibangun, maka proses penilaian  untuk  menentukan  dan  memilih  karyawan terbaik  bisa  dilakukan  lebih  cepat dan  juga mengurangi resiko kesalahan yang bisa terjadi .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Turban, E. A., & Aronson, E. JE & Liang, TP, 2005, Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems, 7th Edition.
[2] Saaty,  T.,  2001,  Decision  Making  with  Dependence and Feed Back the Analytical Network Process. 2nd ed.,  University  of  Pittsburg,  Pittsburg:  RWS Publications.
[3] Daihani, D. U., 2001, Sistem Pendukung Keputusan, Penerbit Elex Media Komputindo, Jakarta.
[4] Bourgeois,  R.,  2005,  Analytical  hierarchy  process: An Overview, Bogor: UNCAPSA-UNESCAP.
[5]   Saaty, T. L., 1993, Pengambilan keputusan bagi para pemimpin. Jakarta, PT. Pustaka Binaman Pressindo.
[6]   K  Kosasi,  S.,  2002,  Sistem  Penunjang  Keputusan (Decision Support System), Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer, Pontianak.
[7] Marimin,  M.,  &  Maghfiroh,  N.,  2010,  Application Decision  Making  Techniques  in  Supply  Chain Management. Bogor (ID): IPB Pr.
[8]   Fishburn, P. C., 1967, A Problem-based selection of multi-attribute decision making methods.
[9] MacCrimmon,  K.  R.,  1968,  Decisionmaking  among multiple-attribute alternatives: a survey and consolidated  approach  (No.  RM-4823-ARPA).
RAND CORP SANTA MONICA CA.
[10]   Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  & Wardoyo,  R.,  2006, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision Making  (Fuzzy  MADM),  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 78-79.